大家好，今天来为大家分享ibm 人工智能 医生的一些知识点，和ibm人工智能医疗的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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阿尔法狗战胜围棋界顶尖高手李世石，人工智能经历了怎样的涅槃？
人工智能的出现，将改变人类围棋的世界。从计算能力而言，人类万万不能达到AI的水准。是否会形成AI助攻人类呢？我们拭目以待！
人工智能对医疗行业会产生怎样的冲击？
对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。
健康产业在线·2017/01/1720:35评论(0) 收藏(2)7.9W字体：宋
医疗产业
最近谷歌旗下的人工智能Alpha-Go连续挑落50多名世界围棋高手，这也让全世界的目光再次聚焦到人工智能领域。而对于人工智能在医疗领域的应用价值，业界一直争论不休，有人认为会颠覆整个医学体系，拯救更多的患者；而也有人认为医学人工智能的发展会逐渐淘汰医生这一职业，那么人工智能对于医疗界究竟起到怎样的作用？
编选┃健康产业在线
在国外，早在2014年，IBM的“沃森医生”已经在美国安德森癌症中心上岗，运行之后被誉为“未来最好的癌症专家”和“医神”。据测算，沃森的诊断准确率达到73%。
在国内医疗信息化和分级诊疗的大背景下，人工智能与医学影像的市场空间在不断增长。国内也出现类似的医学人工智能公司，希望用人工智能的技术整合区域的医疗数据，替代医生繁重的重复工作部分，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。
人工智能助力医疗影像
现今是大数据的时代，近年来随着随着移动互联、物联网等新兴技术的快速发展，由不同终端设备催生出的数据量愈加庞大，据相关机构预测，在2020年大数据量将上涨至44ZB。而值得注意的是，其实大部分数据毫无价值，妨碍了人们对真正有价值信息的获取。而人工智能便应运而生，意在帮助人们提取有价值的数据，助力企业快速从复杂的海量数据中获得洞察，并做出更为精准的规划决策。
对于疾病环境越来越恶劣、个体病例越来越多的现在，医疗数据的庞杂也就成了困扰医生治疗患者的难题。如何从庞大的数据库里找到他们所需要的针对特定性病人的治疗信息，正常来说，可能花费几年时间可以从中筛选出所需要的信息，但患者等不了这么久。而人工智能与医学领域的结合，就可以为医生节省大量的筛选时间，辅助医生进行医疗诊断、缓解医疗产能不足、解放优质医疗资源。
据了解，国外已经有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。
对于医生而言，大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。
人力有时尽，而人工智能在医学上可以起到更好的推进作用。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。
人工智能代替不了医生
虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
据业内人士表示，人工智能在医学领域中发挥的作用还是取决于当前的医学研究水平，也就是说，人类医学水平有多高，人工智能的有效性就会有多高。而未来，机器也是为医生的诊断提供建议，而采取哪种方式治疗还需要医生来决断。
此外，人工智能并不等同于智慧，其缺乏人类的情感。对于医学来说，临床经验、逻辑思维也是十分重要的。这样的能力不是靠储存多少海量的医学数据、病历档案就能够提高的，而是需要直觉、情感、思考、分析等积累起来；但这些人工智能并不具备，所以其很难替代医生的智慧。
况且，就人工智能的技术而言，实现诊断，乃至治疗这一阶段，其精确性还不够。简单而言，人工智能就是一组参数不确定的函数，参数的确定需要海量的数据来完成。数据越多，参数的范围也就会越小，人工智能在医学上的精确性也就越高。但目前来说，要达到精确性极高的程度，需要的数据量将是一个难以估算的程度。
另一方面，业内有不少人士对人工智能的保密性持怀疑态度。在信息化高速发展的时代，遭黑客攻击，信息泄露的现象也屡见不鲜。如何保障患者的隐私，也是困扰医学人工智能发展的一个问题。
医学技术不断发展的今天，我们面临的医学难题也在不断增加，滥用抗生素导致的超级细菌、基因变异导致越来越多的罕见病等现象屡见不鲜。而人工智能在医学领域的应用，也将辅助医生诊断，为更多的患者制定个性化的精准治疗方案，解除患者的痛苦。
IBM人工智能Watson如何使用
医生在Watson中输入患者的个人信息和癌症分期、局部复发、化疗方案、病理分期、癌症转移等多项具体情况后，Watson会快速给出治疗方案，包括推荐方案、考虑方案和不推荐方案。与此同时，Watson会在提出的每一种建议后面，注明出处和依据，并按照可信度的大小顺序排列，供治疗医生参考；当医生选定了某一种治疗方案之后，它还会给出采用此方案的生存率、不良反应发生率等相关信息，帮助医生总体评估该方案的疗效与风险。
给出如此精确、规范化诊疗方案的就是“WatsonforOncology”。也就是说Watson使用起来，是为医生使用的，所以，如果想使用上IBMWatson人工智能系统，就去找相应的医院就好啦！~
医疗行业未来会被人工智能替代到什么程度？
说到人工智能
人们一直在探索它的实用性
希望能够在更多领域发挥价值
今天就和博酱一起来看一下
AI+医疗
会是什么样的碰撞吧
政策助推，行业快速发展近年来，国家发布多条全国性政策和医疗人工智能专项政策，充分体现国家层面上对AI+医疗领域的重视。2018年4月，国务院办公厅印发国家卫健委等部委研究起草的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》。《意见》释放出多重政策利好：承认“互联网医院”的合法性;支持处方外流;推进“互联网+”医保结算服务。
此外，医疗电子信息的“确权”研究工作正在进行;《意见》明确，到2020年，二级以上医院普遍提供分时段预约诊疗、智能导医分诊、候诊提醒、检验检查结果查询、诊间结算、移动支付等线上服务。
在国家政策及医疗各领域需求的推动下，我国医疗人工智能行业市场规模得到了快速扩容，2017-2019年的复合增长率达到了31.98%，由此可以看出行业潜力巨大。据中国电子学会统计数据显示，到2021年医疗人工智能行业市场规模将达到75.3亿元。
AI四大医疗应用场景AI+医疗影像
医疗影像就是对患者的影像资料进行定性和定量分析，它通常是临床医生需要参考的一项重要的诊断依据。医疗行业是一个存在大量数据、目前又特别依靠医生对病人的各种化验、影像等数据和信息的个人经验处理与判断。这就需要人工智能快速高效地处理海量数据，分析出人无法察觉的数据差异，而这点差异可能就决定了对疾病的判断；其次通过机器学习，人工智能可将专家经验转换为算法模型，使得专家经验实现低成本复制。
AI+辅助诊断
辅助诊断功能，就是是对医生的临床诊断和治疗决策进行辅助支持。得益于人类早期临床诊疗知识库的积累，在融合了人工智能后使得医生的诊疗水平大幅度提升，不仅提高了疾病的早期发现率，还降低了临床上的漏诊和误诊率；目前主要延伸出的应用场景有导诊机器人、电子病历和虚拟助理等。
AI+药物研发
药物研发，指一款药物从发现，到临床前和临床研究阶段中，再到被批准上市的全过程。人工智能可以凭借着出色的算法优势对药物候选化合物进行虚拟筛选，从而逐步减少新药的开发成本；另外，因其同样也具备语言处理和图像识别等深度学习能力，还可以通过大数据不断优化分析药物与疾病之间的潜在关联。
AI+健康管理
健康管理这个概念最早诞生在美国，始于医疗保险机构通过对某些潜在高危疾病的客户开展系统的健康管理，达到控制或延缓疾病发生与发展等目的，进而降低机构本身的出险概率并减少相应的赔付支出；目前其主要应用场景集中在风险识别、虚拟护士、移动医疗、穿戴设备等等。
我国医疗资源不足这个痛点，在人工智能与医疗的结合方式出现后能够得到很大的改善。人工智能凭借其出色的算法和大数据分析，能够不断渗透到相关服务平台的数据资源层和技术应用层。除此以外还能降低整体医疗成本，并实现在医学影像、辅助诊疗、健康管理、新药研发、疾病预测、虚拟助理、流程管理、研究平台等方面的应用，提升国内整体医疗水平。
END，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
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